Реферат: Совершенствование технологического процесса сборки и монтажа блока управления ККМ КАСБИ 02К

Министерство образования Российской Федерации

Расчетно-пояснительная записка к курсовой работе

по курсу: «Управление качеством РЭС»

на тему:

«Совершенствование технологического процесса сборки и монтажа блока управления ККМ КАСБИ 02К»

Студент Аринушкин А.В.

Группа РПД – 92

Руководители проекта Драч В.Е.

Калуга 2009 г.

Содержание

Введение

Описание устройства

Технологический процесс сборки узла

Теоретические сведения о методах управления качеством

Обработка статистических данных

Построение эмпирической кривой плотности вероятности f *(x) по статистическим данным

Определение числовых параметров эмпирического закона распределения

Построение теоретической кривой плотности вероятности f (x) по статистическим данным

Сравнение эмпирической кривой с теоретической

Оценка состояния ТП

Заключение

Список используемой литературы

Введение

В настоящее время к радиоэлектронным устройствам предъявляются высокие требования. К данным требованиям относят: высокая надежность, высокая точность, стабильность, долговечность и т.д. В основном это связано с бурным развитием микроэлектроники и компьютерной техники. Для того чтобы радиоэлектронное устройство было конкурентно способно на рынке оно должно удовлетворять всем этим требованиям. Получить желаемый результат путем использования традиционных способов оптимизации и управления качеством, затрудняется или вообще не возможно. Только применение средств вычислительной техники и автоматизации на всех стадиях технологического процесса позволяет повысить качество выпускаемой продукции. По этому актуальной является задача автоматизации технологических процессов.

Целью данной работы явилось:

1. Провести статистический анализ выбранных контролируемых электрических параметров.

2. На основе статистического анализа, провести оценку качества технологического процесса используя контрольные карты Шухарта.

Описание устройства

Контрольно-кассовая машина (ККМ) Касби 02К может применяться в любой торгующей организации или в сфере услуг, для автономного использования или для использования в компьютерных системах учета. ККМ Касби 02К предназначена для регистрации и учета денежных расчетов с населением при выполнении торговых операций или оказании услуг, обеспечения хранения информации и оформления документов по указанным расчетам.

Основным элементом изделия является блок управления, в котором сосредоточено большинство цифровых узлов. Блок управления предназначен для формирования сигналов, управляющих работой узлов и блоков ККМ.

Разрядность денежных счетчиков (регистров)

Разрядность счетчика (регистра) общего итога

Количество программируемых цен

не менее 500

Разрядность цифрового индикатора

16 знаков

Сохранность информации после выключения сетевого питания в энергонезависимой памяти

не менее 5 000 часов

Фискальная память

4 900 сменных записей

Одновременное хранение информации в буфере

до 1 600 (чеков продажи)

Программирование наименований товаров, названий отделов и услуг

15 знаков

Программирование клише в начале чека знаков

до 94 знаков

Ограничение разрядности вводимых денежных сумм

от 3 до 7

Встроенные часы, календарь

Есть

Потребляемая мощность при питании от сети 220В

не более 10 Вт

Технологический процесс сборки узла

№ оп.

Содержание операции

Оборудование, тех. оснастка, инструмент, тара

000

Технические требования

1.Во всех производственных помещениях цеха сборки и монтажа ячеек печатного монтажа должны быть обеспеченны следующие условия ТВОЗДУХА=20(+10;-5)°С;

ВлВОЗДУХА= 50… 75 %;

2.Помещения, где выполняются операции лужения и пайки, должны обеспечиваться вытяжной вентиляцией.

3.Уборка должна производиться два раза в день с влажной пропиткой пола и рабочих мест.

4.Стол монтажника должен быть оборудован вытяжной вентиляцией.

5. Производственный персонал должен быть обеспечен хлопчатобумажным халатом, шапочкой и тапочками на кожаной подошве с металлической полоской.

6.Не допускается касание руками поверхности плат. Платы брать только за торцы. При выполнении операции с субблоками работающий должен надеть напальчники на участвующие в работе пальцы.

7.Следить за состоянием жала паяльника. Жало паяльника должно быть очищено от нагара, хорошо облужено, иметь ровную поверхность, лишенную раковин.

8. За химическим составом, используемых флюсов, их хранением и расходованием на участках пайки необходимо ввести систематический контроль. Припой в установке пайки «волной» Ersa EWS 400 проверяется на химический состав один раз в три месяца. При несоответствии требуемому химическому составу провести корректировку припоя в ванне.

9. Для взятия проб припоя и флюса необходимо:

9.1 Обеспечить температуру в ванне с припоем не ниже 240°С

9.2 Использовать черпак для взятия проб из нержавеющей стали

9.3 Взятие проб производить при включенных волнообразователях.

10. Зеркало припоя в установке пайки «волной» должно быть защищено от окисления специальными антиоксидантными фосфорсодержащими таблетками Desoxidationstabletten PI фирмы Alpha metals.

11.После распаковки ПП упаковочный материал (пакеты и бумага) возвращаются на склад СГД.

Антистатический стол монтажника GWB-715 фирмы TRESTON;

Коврик антистатический;

Дымоуловитель WFE-2S;

005

Распаковочная

Распаковка печатных плат.

1. Получить упаковки печатных плат в КС центре.

2. Разрезать упаковку платы.

3. Извлечь плату из-под упаковки.

4. Проверить внешним осмотром на наличие печатных

проводников, неметаллизированных отверстий, технологических отверстий и контактных площадок согласно разводке платы.

5. Проверить внешним осмотром целостность и качество металлизации.

6. Установить плату в кассету.

7. Для всех плат повторить п.3-6

8. Для всех упаковок повторить п. 1-7

Нож цеховой;

Линза 8066 с увеличением 3-х кратным;

Магазин LP-Magazin Miko-Rack NKAJ 0525;

Перчатки трикотажные №10 ГОСТ 1108-74;

Напальчник тип 2, вид Б, №2, ТУ38-106-567-80;

Халат х/б ГОСТ 621-73;

010

Управляющая

Разработка управляющих программ для автоматов линии SMD.

1.Включить линейный компьютер.

2.Получить в КС- центре РСВ-файлы, содержащие информацию о центрах компонентов блока для которых требуется разработать управляющие программы и скопировать их в память линейного компьютера.

3.В визуальном режиме просмотреть запрограммированную плату с необходимым увеличением и убедиться в ее соответствии КД

(проверить верность расположения компонентов в разных местах

платы). В случае несоответствия РСВ-файлы подлежат

корректировке.

4.Просмотреть все типы корпусов ПМК, устанавливаемых на

плату и убедиться, что стандартные библиотеки содержат их

описание, тип головок, номера головок.

5. Привязать элемент к питателю для его установки.

6.Создать файл запуска программы.

7.Автопроверка программ на выполнение.

ПРИМЕЧАНИЕ:

В режиме программирования оснащения автомата OPAL-X для каждого ПМК выбрать и запрограммировать тип питателя (линейка), номер рабочего места автомата (1 или 2-ое), номер позиции на рабочем месте автомата, на которое данный питатель устанавливается.

Линейный компьютер линии SMD;

015

Комплектовочная

Комплектовать радиоэлементы согласно комплектовочному перечню.

1.Получить радиоэлементы от КС центров.

2.Контролировать радиоэлементы на соответствие типам и номиналам согласно комплектовочному перечню.

3.Разложить ЭРЭ в таре.

--PAGE_BREAK--

4.Маркировать тару с ЭРЭ бирками с указанием типа ЭРЭ и его номинала. Закрепить бирку на таре липкой лентой

5.Выдать комплекты на последующие операции.

ПРИМЕЧАНИЕ:

ПМК в лентах должны быть в катушках с заправочным концом от 40 до 50 мм, микросхемы – в пеналах и ключ сориентирован в одну сторону.

--PAGE_BREAK--

5.Контролировать образование припойных перемычек.

6.При невыполнении условий п1..5 вернуть платы

на операцию 050.

--PAGE_BREAK----PAGE_BREAK----PAGE_BREAK--

Осциллограф с1-65

Халат х/б ГОСТ 621-73; Перчатки резиновые технические тип 11, №10 ГОСТ 20.010-93;

185

Контрольная №3

Контроль напряжения на выходе разъема

1. Вынуть плату из кассеты

2. Проверить напряжение 5В на выходе разъема XP9 поз.4. Не должно отличаться на 1% от номинального значения.

3. В случае несоответствия отправить плату в брак

4.Установить платы в кассету.

Вольтметр 830М

Халат х/б ГОСТ 621-73; Перчатки резиновые технические тип 11, №10 ГОСТ 20.010-93;

190

Испытательная

Приемо-сдаточные испытания.

1.Вынуть плату из кассеты

2.Проверить плату на соответствие чертежу.

3.Проверить установку контактов. Выборочно проверить параллельность и перпендикулярность.

4.Проверить качество лужения контактов припой должен покрывать min 2мм длины контакта. Не допускается пористость, непокрытые места, отслоения.

5.Проверить наличие знаков на блоке в соответствие с чертежом платы.

6.Произвести настройку подстроечных резисторов поз.39 согласно паспорту изделия.

7.Поставить клеймо ОТК на монтажную сторону согласно чертежу краской трафаретной серии 45971-84 белой ТУ29-02-889-8. При плотном монтаже клеймо наносить в любом свободном месте в верхней части платы.

9.Клеймо ОТК сушить в термостате при 60-65 ° С.

10.Установить платы в кассету.

11.Для всех плат повторить п. 1-10.

Шкаф сушильный

КП- 4506;

Магазин LP-Magazin Miko-Rack NKAJ 0525;

Матрица, ракель,

желатин, штемпель,

Кисть КХЖК № 2.

ТУ 17-1507-89;

Халат х/б ГОСТ 621-73;

Перчатки трикотажные №10 ГОСТ 1108-74;

195

Контроль ОТК

1. Вынуть плату из кассеты.

2. Проверить плату внешним осмотром на соответствие чертежу.

3. Проверить внешним осмотром качество паек.

3.1.Форма паяных соединений должна быть скелетной с вогнутыми галтелями припоя по шву и без избытка припоя. Она должна позволять визуально просматривать через тонкие слои припоя контуры входящих в соединения отдельных электромонтажных элементов.

3.2.Допускается соединения с заливной формой пайки, при которых контуры отдельных электромонтажных соединений, входящих в соединение, полностью скрыты под припоем со стороны пайки соединения. Поверхность галтелей припоя по всему периметру паяного шва должна быть вогнутой гладкой, непрерывной, глянцевой или светло-матовой, без темных пятен. 3.3.На поверхности диэлектрика печатной платы допускается точечное посветление волокон, проявление текстуры материала, на поверхности платы не должно быть перемычек припоя между близлежащими проводниками.

4.Проверить внешним осмотром на отсутствие повреждений корпусов и выводов радиоэлементов, следов излома, задиров, трещин, нарушения покрытий и др. дефектов нарушающих целостность выводов и корпусов.

5.Проверить расстояние в узких местах между проводниками и контактными площадками. Допускается растекание припоя за пределы контактных площадок и проводников, не уменьшающее

минимальное допустимое расстояние 0,3 мм.

6.Проверить границу монтажа со стороны установки и пайки ЭРЭ на соответствие чертежу.

7.Произвести 100% контроль функционирования платы.

8.Проверить толщину платы (с 2х сторон). Согласно указаниям в чертеже толщина платы должна быть 1,5мм mах.

9. Платы соответствующие ТУ передать на операцию 170. Платы, не соответствующие ТУ, передать в брак.

10. Уложить плату в кассету.

11. Для всех плат повторить п.1-10.

Магазин LP-Magazin Miko-Rack NKAJ 0525;

Линза 8066 3х увеличение; Лупа RLL 122/122Т;

Штангенциркуль

ШЦ 1 -125-0,10

ГОСТ 166-89;

Халат х/б ГОСТ 621-73; Перчатки трикотажные №10 ГОСТ 1108-74;

200

Маркировочная

Маркирование штампа заказчика.

1.Извлечь плату из кассеты.

2.Маркировать технологический номер на платах, прошедших приемку, краской трафаретной серии 45971-84, белая нейтральная

ТУ29-02-889-93, один оттиск на блок.

3.Визуально оценить качество маркировки. Маркировка должна быть четкой.

4. Установить плату в кассету.

5. Для всех плат повторить п. 1-4

Шкаф сушильный КП- 4506;

Магазин LP-Magazin Miko-Rack NKAJ 0525;

Матрица, ракель,

желатин, штемпель,

Кисть КХЖК № 2.

ТУ 17-1507-89;

Халат х/б ГОСТ 621-73; Перчатки трикотажные №10 ГОСТ 1108-74;

205

Упаковочная

1.Изъять плату из кассеты.

2.Уложить плату в упаковочную тару, переложив упаковочным материалом.

3.После заполнения упаковочной тары закрыть ее крышку и заклеить липкой лентой.

4.Повторить п. 1-3 для упаковки всей партии плат.

Магазин LP-Magazin Miko-Rack NKAJ 0525;

Ножницы 175

ГОСТ Р51268-99;

Лента липкая;

Халат х/б ГОСТ 621-73; Перчатки трикотажные №10 ГОСТ 1108-74;

Теоретические сведения о методах управления качеством

Статистические методы по степени трудности можно подразделить на 3 категории: 1) Элементарный статистический метод включает так называемые 7 «принципов»: * Карта Парето; * Причинно-следственный анализ; * Группировка данных по общим признакам; * Контрольный лист; * Гистограмма. Метод гистограмм является эффективным инструментов обработки данных и предназначен для текущего контроля качества в процессе производства, изучения возможностей технологических процессов, анализа работы отдельных исполнителей и агрегатов. Гистограмма — это графический метод представления данных, сгруппированных на частоте попадания в определенный интервал; * Диаграмма разброса (анализ корреляции через определение медианы); * График и контрольная карта. Контрольные карты графически отражают динамику процесса, т.е. изменение показателей во времени. На карте отмечен диапазон неизбежного рассеивания, который лежит в пределах верхней и нижней границ. С помощью этого метода можно оперативно проследить начало дрейфа параметров по какому либо показателю качества в ходе технологического процесса для того чтобы проводить предупредительные меры и не допускать брака готовой продукции. 2) Промежуточный статистический метод включает: * Теорию выборочных исследований; * Статистический выборочный контроль; * Различные методы проведения статистических оценок и определения критериев; * Метод применения сенсорных проверок; * Метод расчета экспериментов. 3) Передовой (с использованием ЭВМ) статистический метод включает: * Передовые методы расчета экспериментов; * Многофакторный анализ; * Различные методы исследования операций. Такие методы применяются при проведении очень сложных анализов процесса и качества. Технический прогресс нельзя отделить от применения статистических методов, обеспечивающих повышение качества выпускаемой продукции, повышение надежности и снижение расходов на качество.

Основной задачей статистических методов контроля является обеспечение производства пригодной к употреблению продукции и оказание полезных услуг с наименьшими затратами.

Главная задача — не просто увеличить качество продукции, а увеличить количество такой продукции, которая была бы пригодной к употреблению. Два основных понятия в контроле качества — это измерение контролируемых параметров и их распределение. Для того чтобы можно было судить о качестве продукции необязательно измерить такие параметры, как прочность материала, бумаги, масса предмета, качество окраски и т.д.

Классификация типов контрольных карт часто осуществляется согласно типам величин, которые выбраны для отслеживания характеристик качества. Так, различают контрольные карты для непрерывных переменных и контрольные карты по альтернативному признаку. В частности, для контроля по непрерывному признаку обычно строятся следующие контрольные карты:

X-карта. На эту контрольную карту наносятся значения выборочных средних для того, чтобы контролировать отклонение от среднего значения непрерывной переменной (например, диаметров поршневых колец, прочности материала и т.д.).

R-карта. Для контроля за степенью изменчивости непрерывной величины в контрольной карте этого типа строятся значения размахов выборок.

S-карта. Для контроля за степенью изменчивости непрерывной переменной в контрольной карте данного типа рассматриваются значения выборочных стандартных отклонений.

Преимущества контрольных карт для непрерывных переменных: Контрольные карты для непрерывных переменных обладают большей чувствительностью, чем контрольные карты по альтернативному признаку. Благодаря этому, контрольные карты для непрерывных переменных могут указать на существование проблемы ухудшения качества, прежде чем в потоке продукции появятся настоящие бракованные изделия, выделяемые с помощью контрольной карты по альтернативному признаку. Контрольные карты для непрерывных переменных можно назвать основными индикаторами ухудшения качества, которые предупреждают об этих проблемах задолго до того, как в процессе производства резко возрастет доля бракованных изделий.

Зоны A, B, C: Обычно для задания критериев поиска серий область контрольной карты над центральной линией и под ней делится на три «зоны».

По умолчанию, зона А определяется как область, расположенная на расстоянии от 2 до 3 сигма по обе стороны от центральной линии. Зона В определяется как область, отстоящая от центральной линии на расстояние от 1 до 2 сигма, а зона С — как область, расположенная между центральной линией по обе ее стороны и ограниченная прямой, проведенной на расстоянии одной сигма от центральной линии.

Расположение точек на карте: В процессе интерпретации ККШ можно опереться на исходные данные, которыми мы располагаем, — это конфигурация, или структура точек. В них содержатся сведения о значениях измеряемых величин и очень важная информация об их временной последовательности.

Сам У. Шухарт предложил очень простое определение специальных причин вариабельности: выход точки на контрольной карте за границу верхнего или нижнего контрольного предела. В дальнейшем, однако, по мере того, как контрольные карты все шире использовались в промышленности, на практике все чаще возникала ситуация, когда все точки находились в зоне между верхним и нижним пределами, но из картинки было ясно, что с процессом что-то происходит (например, процесс имеет явную тенденцию к росту/снижению, процесс носит периодический характер и т. п.). Вот почему перечень признаков, по которым можно визуально оценить статистическую стабильность (управляемость) процесса со временем был расширен: в него были добавлены так называемые неслучайные (особые) структуры, серии и т. п. Есть несколько подходов к выделению особых структур точек. Вот набор правил (критериев) обнаружения специальных причин вариаций:

1. Выход точек за контрольные пределы (рис. 1).

2. Серия — это такое состояние, когда точки неизменно оказываются по одну сторону от средней линии, причем число таких точек называется длиной серии (рис. 2).

продолжение
--PAGE_BREAK--

Серия длиной в семь точек рассматривается как ненормальная. Кроме того, ситуацию следует рассматривать как ненормальную, если:

а) не менее 10 из 11 точек оказываются по одну сторону от центральной линии;

б) не менее 12 из 14 точек оказываются по одну сторону от центральной линии;

в) не менее 16 из 20 точек оказываются по одну сторону от центральной линии.

3. Тренд (дрейф). Если точки образуют непрерывно повышающуюся или понижающуюся кривую то говорят, что имеет место тренд (рис. 3).

4. Приближение к контрольным пределам. Рассматриваются точки, которые приближаются к 3-сигмовым контрольным пределам, причем, если из трех последовательных точек две оказываются за 2-сигмовыми линиями, то такой случай надо рассматривать как ненормальный.

5. Приближение к центральной линии. Если на контрольной карте большинство точек концентрируется в пространстве, ограниченном 1,5-сигмовыми линиями, делящими пополам расстояние между центральной линией и каждой из контрольных границ, то причина, скорее всего, в неподходящем способе разбиения данных на подгруппы. Приближение к центральной линии не всегда означает, что достигнуто контролируемое состояние. Зачастую такая карта указывает, что в подгруппах смешиваются данные различных распределений, что делает размах контрольных пределов слишком широким. В этом случае надо изменить способ разбиения данных на подгруппы (рис. 4).

6. Периодичность. Когда кривая имеет периодическую структуру (то подъем, то спад) с примерно одинаковыми интервалами времени, это тоже ненормально (рис. 5).

Если нет признаков, свидетельствующих о возможном существовании специальных причин, то рассматриваемый процесс считается статистически управляемым, или стабильным. Это означает, что его совершенствование, прежде всего, дело руководства. Малейшее подозрение в существовании специальных причин вариабельности мобилизует команду процесса на их поиск, выработку корректирующих воздействий и их реализацию.

Вывод: Наиболее полное и всестороннее оценивание качества обеспечивается, когда учтены все свойства анализируемого объекта, проявляющиеся на всех этапах его жизненного цикла: при изготовлении, транспортировке, хранении, применении, ремонте, тех. обслуживании.

Таким образом, производитель должен контролировать качество продукции и по результатам выборочного контроля судить о состоянии соответствующего технологического процесса. Благодаря этому он своевременно обнаруживает разладку процесса и корректирует его.

Выбор контрольных операций.

В качестве исходного параметра для контрольных операций были выбраны 4 напряжения. Два из них 5В и -5В с известными отклонениями, они заданы нам в ТЗ. И два 12В и -12В с неизвестными отклонениями.

Исходные данные:

Число измерений контролируемого параметра: 100

1 контрольная операция: номинальное значение контролируемого параметра: напряжение 5вольт. Отклонение напряжения по ТЗ не более: 1%

2 контрольная операция: номинальное значение контролируемого параметра: чатота кварцевого резонатора 18362 КГц. Отклонение напряжения по ТЗ не более: 1%

3 контрольная операция: номинальное значение контролируемого параметра: высота светодиода 12,6мм.

4 контрольная операция: номинальное значение контролируемого параметра: сила тока 250 мкА

Обработка статистических данных

Построение эмпирической кривой плотности вероятности f *(x) по статистическим данным.

Таблица №1 содержит измеренные значения контролируемой величины.

5,01294899

5,038880825

4,972660542

4,995831966

5,017353535

5,014693737

5,007009983

4,997692585

5,005136967

5,041037083

5,021975994

4,979632854

4,968095779

5,000292778

5,049066544

4,998159885

5,006467342

5,022325039

5,00067234

4,985868454

4,999558449

4,990217209

5,027165413

4,993843555

5,043782711

4,974215508

4,979571819

4,993139744

4,981480122

4,99982357

5,021085739

5,000460148

4,961269379

4,985668659

5,007890701

5,011686802

5,003472805

4,978550911

4,994334698

5,008761406

5,039111137

5,004227638

5,039821625

4,973172665

4,996597767

5,005493164

4,972536564

4,969475746

4,960618496

4,976603031

5,042702675

5,001665115

5,036611557

4,999246597

4,976316929

5,755468845

5,007400036

5,03208971

4,986687183

6,126585484

4,98126173

4,977312565

5,000431538

5,300836563

4,965380669

5,009713173

4,994579792

5,307900429

5,0110116

5,017133713

5,000927925

5,301933765

5,0049119

5,026759148

5,0361166

4,922729015

5,017196655

4,999804974

4,996314049

4,815627575

4,966500282

5,0281744

4,97030735

4,94600296

4,977404594

4,992011547

4,990848064

4,662309647

5,028085232

5,014043808

5,03946352

4,890702724

5,025396824

5,016650677

4,999911785

5,068790436

4,989850998

4,973521709

4,987818241

4,650153637

Затем, используя данные таблицы №1 можно составить таблицу №2 количества попаданий пi, измеренных значений в каждый iй интервал и относительных частот.

Таблица №2

№ интервала

Диапазон значений измеряемого параметра

Число попаданий ni

Вероятность Pi

Относительная частота попаданий fi

Суммарная частота попаданий Fi *,%

4,65014364

4,86106248

продолжение
--PAGE_BREAK----PAGE_BREAK----PAGE_BREAK--

14,91244465

16,23898862

0,03

16,23898862

17,5655426

0,03

100

Таблица №7 содержит измеренные значения контролируемой величины.

250,2983093

244,5837555

205,9579315

248,8018799

250,8720551

232,0453186

196,5438538

222,9201355

247,7761536

250,5163422

200,3647156

242,5079193

249,0356293

255,3085938

176,6270599

240,8587189

250,0843506

249,5474548

194,0827484

249,8479309

251,4788055

230,1451263

146,8002319

243,1485138

249,5181122

267,1096497

163,9713135

244,3944244

250,0989838

244,7053833

200,7573853

253,2803345

252,986969

254,8237152

179,1278687

249,9518738

247,5245972

250,882019

205,8604736

249,3835297

254,8988495

261,5131836

146,3356476

249,3876801

216,7918243

241,4334869

136,4343414

247,4496765

358,2638245

210,411499

206,5396729

267,2297363

243,4319305

245,8062897

139,7104187

242,9562531

288,9634705

197,7644958

209,0565186

233,8112335

249,9796753

184,3562775

162,2723846

242,4973907

238,904068

190,164856

159,2864685

200,9405518

255,1957092

150,3590088

199,4673462

231,8576508

251,4129791

189,8923798

192,3840027

263,8157959

253,9359283

204,9264374

252,4834747

210,4630432

253,8464966

178,1905212

224,2230835

250,1812134

245,5845947

185,9694214

237,5892639

233,9590607

270,2377625

166,4340515

259,303009

210,9345093

270,2365723

163,8283844

247,7649384

248,4683838

249,0013275

180,8751831

247,457428

305,9985657

Затем, используя данные таблицы №7 можно составить таблицу №8 количества попаданий пi, измеренных значений в каждый iй интервал и относительных частот.

Таблица №8

№ интервала

Диапазон значений измеряемого параметра

Число попаданий ni

Вероятность Pi

Относительная частота попаданий fi

Суммарная частота попаданий Fi *,%

136,4343314

168,1242576

0,1

168,1242576

199,8141837

0,13

199,8141837

231,5041099

0,15

231,5041099

263,194036

0,54

263,194036

294,8839622

0,06

294,8839622

326,5738883

0,01

326,5738883

358,2638245

0,01

100

Определение числовых параметров эмпирического закона распределения

К основным числовым параметрам как правило относят математическое ожидание — mx и среднеквадратичное отклонение σ.

продолжение
--PAGE_BREAK--

Если число измерений велико, то приближенно можно считать mx />/>, где /> — среднее значение случайно величины

/>(6)

Из корня квадратного (6) берется только положительное значение и оно называется стандартным отклонением.

Величины mх и σ характеризуют численные значения параметров нормального распределения. Поэтому их обычно относят к точечным оценкам.

Номер контрольной операции

Математическое ожидание mх

Среднеквадратичное отклонение σ

5,0190

0,1563

18388,80807

944,5917262

12,65676441

1,455717896

228,073994

37,77710954

Построение теоретической кривой плотности вероятности f (x) по статистическим данным.

1 контрольная операция

Если mх и σ известны, то функция (7) может быть полностью определена и графически построена.

Совмещение теоретической кривой плотности вероятности f(x) с гистограммой распределения частоты распределения ni.

Таблица 9

Значение x

Число попаданий ni

Нормированное число попаданий

Значение плотности вероятности f(x)

Нормированная плотность вероятности fнорм(x)

4,815627575

3,260869565

1,095053943

43,15842016

5,001665115

100

2,537289222

100

3,31E-224

1,30E-222

5,301933765

3,260869565

0,496088258

19,55190025

3,3063E-224

1,3031E-222

5,755468845

1,086956522

3,85842E-05

0,001520684

6,126585484

1,086956522

3,19E-11

1,26E-09

Таблица 10

Значение x

Число попаданий ni

Нормированное число попаданий

Значение плотности вероятности f(x)

Нормированная плотность вероятности fнорм(x)

16804,07617

5,319148936

0,000103415

24,61515354

18488

100

0,000420128

100

2,14E-86

5,10E-81

2,14E-86

5,09849E-81

2,14E-86

5,09849E-81

2,14E-86

5,09849E-81

27100,88867

1,063829787

1,43E-22

3,39E-17

Таблица 11

Значение x

Число попаданий ni

Нормированное число попаданий

Значение плотности вероятности f(x)

Нормированная плотность вероятности fнорм(x)

8,290253448

8,474576271

0,00304925

1,116985016

9,892979431

5,084745763

0,045208432

16,56051362

11,46199646

23,72881356

0,195735231

7,17E+01

12,78920212

100

0,272989313

100

14,13041077

22,03389831

0,164215465

60,15453984

15,4295929

5,084745763

0,044677483

16,36601892

16,84350739

5,084745763

0,004382805

1,61E+00

Таблица 12

Значение x

Число попаданий ni

Нормированное число попаданий

Значение плотности вероятности f(x)

Нормированная плотность вероятности fнорм(x)

146,8002319

продолжение
--PAGE_BREAK--

18,51851852

0,00104369

11,68839955

185,9694214

24,07407407

0,005675041

63,55542914

205,9579315

27,77777778

0,00889872

9,97E+01

249,9796753

100

0,008929279

100

270,2365723

11,11111111

0,00566732

63,46896066

305,9985657

1,851851852

0,001258892

14,09846873

358,2638245

1,851851852

2,78631E-05

3,12E-01

Сравнение эмпирической кривой с теоретической.

Критерий согласия Пирсона хи-квадрат

1 контрольная операция

Таблица №13

№ инт.

Диапазон значений измеряемой величины в интервале

Вероятность P*i

Вероятность Pi

Среднее квадратическое отклонение

Математическое ожидание

4,65014364

4,86106248

0,15

0,03

0,16

5,02

4,86106248

5,07198132

0,46

0,92

5,07198132

5,28290016

0,33

5,28290016

5,493819

0,05

0,03

5,493819

5,70473784

5,91565668

0,01

5,91565668

6,12658548

0,01

Используя функцию Лапласа определяем теоретические вероятности.

Находим суммарную вероятность:

k – число интервалов разбиения в данном случае k=7.

Определяем величину расхождения.

По таблице 8 методического пособия находим, что полученное по данным выборки значение значение/>меньше значения />, соответствующего 0.1% уровню значимости (число степеней свободы r=k-3=7-3=4), другими словами вероятность получить такие же или еще большие значения />при нашей гипотезе менее 0.1%, отсюда заключаем, что отклонения являются значительными, и гипотеза о нормальной совокупности, на которой получена наша выборка, противоречит наблюдениям

Таблица №14

№ инт.

Диапазон значений измеряемой величины в интервале

Вероятность P*i

Вероятность Pi

Среднее квадратическое отклонение

Математическое ожидание

16387,6289

17918,0945

0,29

0,05

944,59

18388,80

17918,0945

19448,5602

0,57

0,94

19448,5602

20979,0259

0,07

20979,0259

22509,4916

0,05

22509,4916

24039,9573

25570,4229

27100,8886

0,01

Используя функцию Лапласа определяем теоретические вероятности.

продолжение
--PAGE_BREAK--

Находим суммарную вероятность:

k – число интервалов разбиения в данном случае k=7.

Определяем величину расхождения.

По таблице 8 методического пособия находим, что полученное по данным выборки значение значение/>меньше значения />, соответствующего 0.1% уровню значимости (число степеней свободы r=k-3=7-3=4), другими словами вероятность получить такие же или еще большие значения /> при нашей гипотезе менее 0.1%, отсюда заключаем, что отклонения являются значительными, и гипотеза о нормальной совокупности, на которой получена наша выборка, противоречит наблюдениям

Таблица №15

№ инт.

Диапазон значений измеряемой величины в интервале

Вероятность P*i

Вероятность Pi

Среднее квадратическое отклонение

Математическое ожидание

8,2797248

9,60626877

0,0174

0,05

1,46

12,66

9,60626877

10,9328124

0,0982

0,03

10,9328127

12,2593567

0,2766

0,14

12,2593567

13,5859006

0,3453

0,59

13,5859006

14,9124446

0,1993

0,13

14,9124446

16,2389886

0,0546

0,03

16,23898862

17,5655426

0,0068

0,03

Используя функцию Лапласа определяем теоретические вероятности.

/>/>

Находим суммарную вероятность:

k – число интервалов разбиения в данном случае k=7.

Определяем величину расхождения.

По таблице 8 методического пособия находим, что полученное по данным выборки значение значение/>меньше значения />, соответствующего 98% уровню значимости (число степеней свободы r=k-3=7-3=4), другими словами вероятность получить такие же или еще большие значения /> при нашей гипотезе более 98%, отсюда заключаем, что отклонения нельзя считать значительными, и гипотеза о нормальной совокупности, на которой получена наша выборка, не противоречит наблюдениям

Таблица №16

№ инт.

Диапазон значений измеряемой величины в интервале

Вероятность P*i

Вероятность Pi

Среднее квадратическое отклонение

Математическое ожидание

136,434331

168,124257

0,0483

0,1

37,77

228,08

168,124257

199,814183

0,1707

0,13

199,814183

231,504109

0,3093

0,15

231,504109

263,194036

0,2879

0,54

263,194036

294,883962

0,1378

0,06

294,883962

326,573888

0,0338

0,01

326,573888

358,263824

0,0043

0,01

Используя функцию Лапласа определяем теоретические вероятности.

Находим суммарную вероятность:

продолжение
--PAGE_BREAK--

k – число интервалов разбиения в данном случае k=7.

Определяем величину расхождения.

По таблице 8 методического пособия находим, что полученное по данным выборки значение значение/>равно значению />, соответствующего 98% уровню значимости (число степеней свободы r=k-3=7-3=4), другими словами вероятность получить такие же или еще большие значения /> при нашей гипотезе более 98%, отсюда заключаем, что отклонения нельзя считать значительными, и гипотеза о нормальной совокупности, на которой получена наша выборка, не противоречит наблюдениям

Оценка состояния ТП

Контроль осуществляется с помощью КК Шухарта (Контрольные карты по количественному признаку).

1 контрольная операция

Контрольная карта индивидуальных значений (X-карта).

Определим контрольные границы, зная, что по ТЗ задано отклонение 1% :

UCL = 5 + 0.05 = 5.05

LCL = 5 — 0.05= 4.95

/>-карта для средних значений.

Контрольная карта средних значений

На рисунке показаны предупредительнее границы, которые можно определить по формуле:

/>/>

Так же указаны границы, определяющие статистическую устойчивость, которые можно определить по формуле:

/>/>

R – карта размахов.

Контрольная карта размахов

R= 0,2228

UCL=D4*R=1,672*0,2228=0,3725

LCL=D3*R=0,328*0,2228=0,0730

S-карта стандартных отклонений

Контрольная карта стандартных отклонений

UCL=B6*σ=1,563*0,0608=0,0934

LCL=B5*σ=0,399*0,0608=0,0242

После построения 4х контрольных карт видно, что наиболее информативной контрольной картой для данной операции является X-карта средних значений, по ней видно, что до седьмой выборки технологический процесс находится в статистически устойчивом состоянии, значение же седьмой выборки тяготеет к верхней предупредительной границе, что говорит о возможной разладке технологического процесса в этой точке. Причинами разладки могут являться: использование низкокачественных ЭРЭ, а так же влияние человеческого фактора на операции №185.

Контрольная карта индивидуальных значений (X-карта).

Определим контрольные границы, зная, что по ТЗ задано отклонение 1% :

UCL = 18362 + 183,62 = 18546,62

LCL = 18362 – 183,62= 18178,38

-карты для средних значений.

Контрольная карта средних значений

На рисунке показаны предупредительнее границы, которые можно определить по формуле:

Так же указаны границы, определяющие статистическую устойчивость, которые можно определить по формуле:

R – карта размахов.

Контрольная карта размахов

R= 1736.14

UCL=D4*R=1,672*1736.14=2902.83

LCL=D3*R=0,328*1736.14=569.45

S-карта стандартных отклонений

Контрольная карта стандартных отклонений

UCL=B6*σ=1,563*406.67=624.65

LCL=B5*σ=0,399*406.67=162.26

После построения 4х контрольных карт видно, что наиболее информативной контрольной картой для данной операции является X-карта средних значений, по ней видно, что значения 1 и второй выборки тяготеют к нижней предупредительной границе, значение же седьмой выборки тяготеет к верхней предупредительной границе, что говорит о возможной разладке технологического процесса. Причинами такого расположения котрольных точек может являться использование некачественных ЭРЭ.

Контрольная карта индивидуальных значений (X-карта).

-карты для средних значений.

Контрольная карта средних значений

На рисунке показаны предупредительнее границы, которые можно определить по формуле:

/>/>

Так же указаны границы, определяющие статистическую устойчивость, которые можно определить по формуле:

/>/>

R – карта размахов.

Контрольная карта размахов

R= 1.57

UCL=D4*R=1.672*1.57=2.62

LCL=D3*R=0.328*1.57=0.51

S-карта стандартных отклонений

Контрольная карта стандартных отклонений

UCL=B6*σ=1.563*0.44=0.68

LCL=B5*σ=0.399*0.44=0.18

После построения 4х контрольных карт видно, что наиболее информативной контрольной картой для данной операции является X-карта средних значений, по ней видно, что значения первой и седьмой выборок выходят за нижнюю и верхнюю контрольные границы соответственно, так же на данной контрольной карте видна непрерывно понижающаяся кривая – тренд, что свидетельствует о явной разладке технологического процесса. Причинами разладки может являться влияние человеческого фактора на операции №130.

Контрольная карта индивидуальных значений (X-карта).

-карты для средних значений.

Контрольная карта средних значений

На рисунке показаны предупредительнее границы, которые можно определить по формуле:

Так же указаны границы, определяющие статистическую устойчивость, которые можно определить по формуле:

R – карта размахов.

Контрольная карта размахов

R= 35.21

UCL=D4*R=1.672*35.21=58.89

LCL=D3*R=0.328*35.21=11.55

S-карта стандартных отклонений

Контрольная карта стандартных отклонений

UCL=B6*σ=1.563*8.11=12.46

LCL=B5*σ=0.399*8.11=3.44

После построения 4х контрольных карт видно, что наиболее информативной контрольной картой для данной операции является X-карта средних значений, по ней видно, что начиная с 4й выборки тех значения тяготеют к нижней предупредительной границе, а 5 и 6 выборка выходят за нижнюю контрольную границу, что свидетельствует о явной разладке технологического процесса, причинами этого может являться влияние человеческого фактора на операции №170

Заключение

В результате выполнения курсовой работы по курсу «Управление качеством РЭС» была проведена оценка контроля качества технологического процесса сборки контрольно-кассовой машины с помощью программ Excel и Maple. В ходе выполнения курсовой работы оценка проводилась по 4 контрольным операциям. Из 100 значений измерений для каждой контрольной операции были выделены по 7 выборок. В программе Excel построены контрольные карты, характеризующие разделительную статистику по анализируемому технологическому процессу. В результате анализа данных контрольных карт были выявлены контрольные карты, наиболее полно отражающие распределительную статистику по анализируемому технологическому процессу. Это контрольные карты средних и индивидуальных значений

Список используемой литературы

1. В.Е. Драч, С.А. Лоскутов, И.В. Чухраев Оптимизация технологического процесса на основе контрольных карт. — Калуга 2007

2. В. Федоров, Н.Сергеев, А. Кондрашин Контроль и испытания в проектировании и производстве радиоэлектронных средств. — М: Техносфера, 2005.

3. С.М. Боровиков Теоретические основы конструирования, технологии и надежности. – Mн.: Дизайн ПРО,1998. – 336с.: ил. ISBN 985-6182-51-4.

еще рефераты

Еще работы по производству

Реферат по производству

Восстановитель импульсных сигналов

2 Сентября 2013

Реферат по производству

Система автоматического регулирования давления в ресивере

2 Сентября 2013